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Enregistrement W4319789955 · doi:10.1111/emre.12560

Violated contracts, inadequate career support, but still forgiveness: Key organizational factors that determine championing behaviors

2023· article· en· W4319789955 sur OpenAlexaff
Dirk De Clercq, Renato Pereira

Notice bibliographique

RevueEuropean Management Review · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueJob Satisfaction and Organizational Behavior
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForgivenessPerceived organizational supportMediationPsychologyModerated mediationModerationPublic relationsPsychological contractPerceptionSocial psychologyProcess (computing)BetrayalOrganizational commitmentWork (physics)BusinessPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract To establish how and when psychological contract violations steer employees away from championing behaviors, this study addresses the mediating role of beliefs about inadequate career support and the moderating role of forgiveness climates, as perceived by employees. Survey data from 208 employees of a retail organization, along with a simultaneous estimation of mediation and moderation effects (Process macro), reveal that a sense of organizational betrayal undermines efforts to mobilize support for innovative ideas, because employees critique employers for offering limited career support. Perceptions of an organizational climate that forgives mistakes mitigate this harmful process. For championing research, this study unpacks an unexplored link between psychological contract violations and championing efforts, influenced by career‐related adversity and organizational forgiveness. For practitioners, it pinpoints the danger that employees who feel betrayed might inadvertently make things more difficult, because they react with work‐related complacency. Organizations should create benevolent internal environments to diminish this danger.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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